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| 基于改进ResNet-18模型的弧齿锥齿轮安装位置偏差分类识别方法研究 | |
| 引用本文： | 刘小凯,边骥轩,张江勇,董岑鑫,王卫军.基于改进ResNet-18模型的弧齿锥齿轮安装位置偏差分类识别方法研究[J].农业装备与车辆工程,2024(3):96-100. |
| 作者姓名： | 刘小凯 边骥轩 张江勇 董岑鑫 王卫军 |
| 作者单位： | 2. 中国北方车辆研究所 |
| 基金项目： | 国家重点研发计划项目子课题（2018YFA0902901）； |
| 摘 要： | 针对现有的弧齿锥齿轮安装位置偏差分类识别效率低的问题，使用改进的ResNet-18神经网络构建轻量级弧齿锥齿轮安装位置偏差分类识别模型，改进的网络修改了ResNet-18网络第一卷积层，并引入了通道与空间注意力机制。实验结果表明，改进ResNet-18较原网络对于齿面接触印痕图像的分类准确率提高了3.23%，损失值降低了0.04。该方法为齿轮安装偏差识别提供了新路径，对弧齿锥齿轮总成的安装调整作业提供了一定的指导。 |
| 关 键 词： | 弧齿锥齿轮 接触印痕 安装位置偏差 注意力机制 ResNet-18 |